迭戈·基塞纳 – 软件和监控硬件产品经理 维蒂夫
事实上，我们的职业和个人生活越来越受数据驱动，这是我们都接受并认为理所当然的事情。但许多人忽视的是，数据流的连续性与关键电力和冷却基础设施的可用性相关，而它们的监控和相关管理是保证数据保存和流动的基础。仅依靠技术基础设施而不对 IT 系统发生的情况进行持续控制和管理可能不再足以避免运营中断和效率低下，这对企业和最终用户来说可能是致命的。
监控和管理关键基础设施的重要性不可低估，因为它们在确保我们所依赖的基本系统和服务的功能和弹性方面发挥着至关重要的作用，例如在线购物和支付、ATM、商业或教育视频通话、健康诊断、游戏、电影流媒体等。
通过与关键设备的持续数据交换以及监控系统的采用，您可以识别可能影响业务或服务连续性的潜在威胁和异常情况。在收集大量数据时检测模式和异常可以帮助您更快、更准确地定位、诊断和解决问题。监控关键设备为基础设施的连续性和可用性增加了重要的保护层。
使用复杂的算法，一些监控系统能够根据分析的数据预测设备故障和相关的维护操作。通过分析关键设备提供的历史性能数据和实时参数值，您可以预测重要基础设施元素（例如电源和冷却设备）何时可能发生故障，从而实现主动维护，以避免代价高昂的故障和较长的恢复时间。
监控和管理系统还可以通过提高关键设备的效率来帮助优化关键设备的使用，例如通过识别未使用的容量，从而减少浪费和能源成本。这是通过分析来自传感器、设备和其他来源的大量数据并以更易于理解和使用的格式将其呈现给专业人员和运营经理来实现的。监控系统还可以通过自动化许多决策过程来帮助减少人为错误。通过将监控与远程控制功能相结合，您可以减少对现场工作人员的需求，并提高管理难以到达的站点和地点的基础设施的能力。
此外，热量、湿度和冷凝等环境因素对关键任务基础设施构成严重威胁，通过将监控系统与环境传感器集成，可以将这些风险降至最低。
使用监控系统收集的数据来识别趋势和预测结果的能力是一个相对较新的功能，已添加到传统的连接设备监控中，以检测潜在的异常情况并收到相关通知。这种发现趋势的能力是监控和管理关键基础设施最有趣的方面。随着我们日常生活中与数据相关的活动的普遍存在，避免这些服务受到任何干扰非常重要。由于人工智能（AI）的出现，趋势识别和预测可以进一步扩展，为监控和管理解决方案增添更多智能。
就其本质而言，人工智能需要大量数据来开发和学习。如果从互联设备中持续收集数据，关键基础设施监控可以帮助填充数据湖，支撑人工智能的算法将在数据湖中运行，以实现其演进。随着算法的完善，数据趋势预测的准确性可以不断提高。
综上所述，关键基础设施监控和管理系统的任务极具创新性和前瞻性。它使用来自关键设备的数据来保护 IT 数据，即存储在机架中的服务器，从而保护使用这些服务器的业务和服务的连续性。同时，通过向数据湖提供信息，它可以促进其发展，从单纯的趋势检测转向更准确地预测可能影响关键基础设施的潜在威胁和异常情况。
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